ArduCam B0302 Pico4ML TinyML Dev Kit

შესავალი

Pico4ML არის მიკროკონტროლერის დაფა, რომელიც დაფუძნებულია RP2040-ზე, მოწყობილობაზე მანქანური სწავლისთვის. ის ასევე შეიცავს კამერას, მიკროფონს, IMU-ს და ეკრანს, რათა დაგეხმაროთ დაიწყოთ TensorFlow Lite Micro, რომელიც პორტირებულია RP2040-ზე. ჩვენ ჩავრთეთ 3 წინასწარ გაწვრთნილი TensorFlow Lite Micro examples, მათ შორის პიროვნების ამოცნობა, ჯადოსნური ჯოხი და Wake-Word Detection. თქვენ ასევე შეგიძლიათ ააწყოთ, მოამზადოთ და განათავსოთ თქვენი მოდელები მასზე.

სპეციფიკაციები

microcontrollers	ჟოლო Pi RP2040
IMU	ICM-20948
კამერის მოდული	HiMax HMOlBO, QVGA-მდე (320 X 240@6Qfp წმ)
ეკრანი	0.96 დიუმიანი LCD SPI Disflay (160 x 80, ST7735
საოპერაციო ტომიtage	3.3 ვ
შეყვანის მოცულობაtage	VBUS:SV+/-10%.VSYS მაქს:5.SV
განზომილება	5 ლ x 2 მმ

სწრაფი დაწყება

ჩვენ შემოგთავაზეთ რამდენიმე წინასწარ ჩაშენებული ორობითი ფაილი, რომელიც შეგიძლიათ უბრალოდ გადაათრიოთ და ჩააგდოთ თქვენს Pico4ML-ზე, რათა დარწმუნდეთ, რომ ყველაფერი მუშაობს, სანამ კოდის დაწერას დაიწყებთ.

წინასწარ მომზადებული მოდელები

• გაღვიძებული სიტყვის გამოვლენა დემო ვერსია, სადაც Pico4ML უზრუნველყოფს ყოველთვის ჩართული მაღვიძარას ამოცნობას იმის შესახებ, ამბობს ვინმე დიახ თუ არა, მისი ბორტ მიკროფონისა და წინასწარ გაწვრთნილი მეტყველების ამოცნობის მოდელის გამოყენებით.
• ჯადოსნური ჯოხი (ჟესტების ამოცნობა) დემო ვერსია, სადაც Pico4ML აკეთებს შელოცვების რამდენიმე ტიპს შემდეგი სამი ჟესტიდან ერთ-ერთში: "Wing", "Ring" და "Slope", მისი IMU და წინასწარ გაწვრთნილი ჟესტების გამოვლენის მოდელის გამოყენებით.
• პირის გამოვლენა დემო ვერსია, სადაც pico4ml პროგნოზირებს Hi max HM0lB0 კამერის მოდულით პირის ყოფნის ალბათობას.

პირველი გამოყენება

გადადით https://github.com/ArduCAM/pico-tflmicro/tree/main/bin გვერდზე, შემდეგ იპოვით .uf2 files 3 წინასწარ მომზადებული მოდელისთვის.

Wake-word Detection

1. დააწკაპუნეთ შესაბამის uf2-ზე. file
2. დააჭირეთ ღილაკს "ჩამოტვირთვა". ეს file ჩამოიტვირთება თქვენს კომპიუტერში.
3. წადით აიღეთ თქვენი Raspberry Pi ან ლეპტოპი, შემდეგ დააჭირეთ და ხანგრძლივად დააჭირეთ ღილაკს BOOTSEL თქვენს Pico4ML-ზე, სანამ მიკრო USB კაბელის მეორე ბოლოს შეაერთებთ დაფაზე.
4. გაათავისუფლეთ ღილაკი დაფის ჩართვის შემდეგ. თქვენს სამუშაო მაგიდაზე უნდა გამოჩნდეს დისკის მოცულობა სახელად RPI-RP2.
5. ორჯერ დააწკაპუნეთ მის გასახსნელად და შემდეგ გადაათრიეთ და ჩამოაგდეთ UF2 file მასში. ხმა ავტომატურად გამოირთვება და ეკრანი უნდა განათდეს.
6. დაიჭირეთ თქვენი Pico4ML უფრო ახლოს და თქვით "დიახ" ან "არა". ეკრანზე გამოჩნდება შესაბამისი სიტყვა.

ჯადოსნური ჯოხი (ჟესტების ამოცნობა)

1. გაიმეორეთ პირველი 5 ნაბიჯი, რომელიც მითითებულია „Wake-word Detection Using“-ში, რათა გაანათოთ ეკრანი .uf2-ით. file ჯადოსნური ჯოხისთვის.
2. ააფეთქეთ თქვენი Pico4ML სწრაფად W (ფრთა), 0 (რგოლი) ან L (დახრილი) ფორმით. ეკრანზე გამოჩნდება შესაბამისი ნიშანი.

პირის გამოვლენა

1. გაიმეორეთ პირველი 5 ნაბიჯი, რომელიც მითითებულია „Wake-word Detection Using“-ში, რათა გაანათოთ ეკრანი .uf2-ით. file პიროვნების გამოვლენისთვის.
2. დაიჭირეთ თქვენი Pico4ML სურათების გადასაღებად. ეკრანზე გამოჩნდება გამოსახულება და პიროვნების ყოფნის ალბათობა.

რა არის შემდეგი

შექმენით მოდელები საკუთარ თავზე  თუ თქვენ ავითარებთ საკუთარ მოდელებს Pico4ML-ზე Raspberry Pi 4B ან Raspberry Pi 400-ით, შეგიძლიათ მიმართოთ: https://gith uh.com/Ard uCAM/pico-tflm icro

წყარო file 3D ბეჭდვითი დანართისთვის თუ თქვენ გაქვთ 3D პრინტერი, შეგიძლიათ დაბეჭდოთ თქვენი საკუთარი შიგთავსი Pico4ML-ისთვის წყაროსთან ერთად file ქვემოთ მოცემულ ბმულზე. https://www.arducam.com/downloads/arducam_pico4ml_case_file.stp

დაგვიკავშირდით

• ელფოსტა: support@arducam.com
• Webსაიტი: www.arducam.com
• სკაიპი: არდუქამი
• Doc: arducam.com/docs/pico/

დოკუმენტები / რესურსები

ArduCam B0302 Pico4ML TinyML Dev Kit [pdf] ინსტრუქციის სახელმძღვანელო B0302 Pico4ML TinyML Dev Kit, B0302, Pico4ML TinyML Dev Kit

ცნობები

• მომხმარებლის სახელმძღვანელო